典型文献
基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法
文献摘要：
在实际应用中,自由感应衰减信号(FID)数据中通常含有大量噪声干扰,直接影响了检测结果的准确性.该文针对上述问题,设计了一种基于卷积编解码网络的FID信号提取方法.即在卷积神经网络的框架下,通过训练学习复杂噪声背景下FID数据时频谱与纯净FID信号时频谱之间的映射关系,实现FID信号的噪声压制,再经短时傅里叶逆变换完成FID信号的提取.在卷积网络训练中同时考虑了FID信号的实部和虚部特征,更好地保留了其相位信息.实验结果表明:提出的FID信号提取方法可以在多种噪声同时存在的情况下有效地压制噪声,且不损失FID信号.该方法可作为深度学习课程的验证性实验,也可作为创新性实验内容.
文献关键词：
自由感应衰减;卷积编解码网络;时频谱
中图分类号：
作者姓名：
王琦;杜海龙;陈玫玫;韦健
作者机构：
吉林大学 通信工程学院,长春 吉林 130000
文献出处：
引用格式：
[1]王琦;杜海龙;陈玫玫;韦健-.基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法)[J].实验技术与管理,2022(01):59-61,65
A类：
自由感应衰减
B类：
卷积编解码网络,信号提取,FID,常含,噪声干扰,训练学,复杂噪声,时频谱,纯净,映射关系,噪声压制,再经,傅里叶逆变换,卷积网络,网络训练,相位信息,地压,压制噪声,验证性实验,创新性实验,实验内容
AB值：
0.261245
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